(57)【要約】【課題】  複数の機械翻訳部で得られた翻訳候補から最良の翻訳候補を選択する際に、曖昧さのレベルを下げることにより、最終的な翻訳品質を改善する。【解決手段】機械翻訳システム１３０は、中国語による共通の入力文に対し、各々が英語による翻訳候補を出力する機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂと、これら翻訳候補を受け、互いに異なる性格のパラレルテキストコーパス１４２及び１４４から得られた言語モデル群１５０Ａ及び翻訳モデル群１５２Ａ、並びに言語モデル群１５０Ｂ及び翻訳モデル群１５２Ｂを用いた判定基準により、各翻訳候補の双方のスコアを算出し、そのスコアに基づいて、機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂの出力する翻訳候補のいずれかを入力に対する翻訳文出力１６０として選択し出力するセレクタ１８２とを含む。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の第１の言語による共通の入力文に対し、各々が所定の第２の言語による翻訳候補を出力するための第１及び第２の機械翻訳手段と、
前記第１及び第２の機械翻訳手段がそれぞれ出力する翻訳候補を受け、所定の第１の判定基準により、他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補を示す情報を出力するための第１の判定手段と、
前記第１及び第２の機械翻訳手段がそれぞれ出力する翻訳候補を受け、前記第１の判定基準と異なる所定の第２の判定基準により、他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補を示す情報を出力するための第２の判定手段と、
前記第１の判定手段及び前記第２の判定手段の出力に基づいて、前記第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のいずれかを前記入力に対する翻訳文として選択し出力するための選択手段とを含む、機械翻訳装置。
【請求項２】
前記第１の判定手段は、
所定の第１の統計的モデルを用いた所定のスコアリング手法によって、前記第１の機械翻訳手段及び前記第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出するための第１のスコア算出手段と、
前記第１のスコア算出手段が前記第１の機械翻訳手段及び前記第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補に対して算出したスコアに有意な差があるか否かを判定するための第１のスコア判定手段と、
前記第１のスコア判定手段の判定結果により、有意な差をもって他方より優れたスコアを有していると判定された翻訳候補を示す情報を出力するための第１の翻訳候補選択手段とを含む、請求項１に記載の機械翻訳装置。
【請求項３】
前記第２の判定手段は、
前記第１の統計的モデルと異なる所定の第２の統計的モデルを用いた所定のスコアリング手法によって、前記第１の機械翻訳手段及び前記第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出するための第２のスコア算出手段と、
前記第２のスコア算出手段が前記第１の機械翻訳手段及び前記第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補に対して算出したスコアに有意な差があるか否かを判定するための第２のスコア判定手段と、
前記第２のスコア判定手段の判定結果により、有意な差をもって他方より優れたスコアを有していると判定された翻訳候補を示す情報を出力するための第２の翻訳候補選択手段とを含む、請求項１又は請求項２に記載の機械翻訳装置。
【請求項４】
前記第１及び第２の言語の対訳文からなる第１のパラレルテキストコーパスの前記第２の言語の文から、前記第２の言語の第１の統計的言語モデル群を作成するための第１の言語モデル作成手段と、
前記第１のパラレルテキストコーパスから、前記第２の言語から前記第１の言語への第１の統計的翻訳モデル群を作成するための第１の翻訳モデル作成手段とをさらに含み、
前記第１のスコア算出手段は、前記第１の統計的言語モデル群及び前記第１の翻訳モデル群を用いた所定のスコアリング手法によって、前記第１の機械翻訳手段及び前記第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出するための手段を含む、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の機械翻訳装置。
【請求項５】
前記第１及び第２の言語の対訳文からなる、前記第１のパラレルテキストコーパスと異なる第２のパラレルテキストコーパスの前記第２の言語の文から、前記第２の言語の第２の統計的言語モデル群を作成するための第２の言語モデル作成手段と、
前記第２のパラレルテキストコーパスから、前記第２の言語から前記第１の言語への第２の統計的翻訳モデル群を作成するための第２の翻訳モデル作成手段とをさらに含み、
前記第２のスコア算出手段は、前記第２の統計的言語モデル群及び前記第２の翻訳モデル群を用いた所定のスコアリング手法によって、前記第１の機械翻訳手段及び前記第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出するための手段を含む、請求項４に記載の機械翻訳装置。
【請求項６】
前記第１のパラレルテキストコーパスを学習データとして、前記第１の機械翻訳手段のトレーニングを行なうための手段をさらに含む、請求項４又は請求項５に記載の機械翻訳装置。
【請求項７】
前記第２のパラレルテキストコーパスを学習データとして、前記第２の機械翻訳手段のトレーニングを行なうための手段をさらに含む、請求項６に記載の機械翻訳装置。
【請求項８】
さらに、前記第１及び第２の機械翻訳手段に対して付された優先順位を記憶するための優先順位記憶手段を含み、
前記第１及び第２の判定手段はいずれも、統計的有意性をもって他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補が存在しないときには、前記翻訳候補を示す情報に代えて、条件を充足する翻訳候補がないことを示す情報を出力し、
前記選択手段は、前記第１及び第２の判定手段の出力と、前記優先順位記憶手段に記憶された情報とによって、前記第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のいずれかを選択し出力するための手段を含む、請求項１〜請求項７のいずれかに記載の機械翻訳装置。
【請求項９】
前記出力するための手段は、
前記第１及び第２の判定手段の出力が一致して一方の翻訳候補を示すことに応答して、当該翻訳候補を選択するための手段と、
前記第１及び第２の判定手段の出力が競合していることに応答して、前記優先順位記憶手段により決定される機械翻訳手段から出力された翻訳候補を選択するための手段と、
前記第１及び第２の判定手段の出力の一方がある翻訳候補を示し、他方が条件を満たす翻訳候補の不在を示すことに応答して、前記ある翻訳候補を選択するための手段とを含む、請求項８に記載の機械翻訳装置。
【請求項１０】
前記第１及び第２の機械翻訳手段の各々は、
前記入力を受けて、それぞれが前記第２の言語の翻訳候補を出力する複数の機械翻訳エンジンと、
前記複数の機械翻訳エンジンの出力する翻訳候補のいずれかを、所定の判定基準にしたがって選択するための手段とを含む、請求項１〜請求項７のいずれかに記載の機械翻訳装置。
【請求項１１】
さらに、前記第１及び第２の機械翻訳手段に含まれる機械翻訳エンジンの各々に対して付された優先順位を記憶するための優先順位記憶手段を含み、
前記第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補には、それぞれどの機械翻訳エンジンの出力かを示す情報が付されており、
前記第１及び第２の判定手段はいずれも、統計的有意性をもって他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補が存在しないときには、前記翻訳候補を示す情報に代えて、条件を充足する翻訳候補がないことを示す情報を出力し、
前記選択手段は、前記第１及び第２の判定手段の出力と、前記優先順位記憶手段に記憶された情報と、前記第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補に付された、どの機械翻訳エンジンの出力かを示す情報とによって、前記第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のいずれかを選択し出力するための手段を含む、請求項１０に記載の機械翻訳装置。
【請求項１２】
前記第１及び第２のパラレルテキストコーパスの前記第１の言語の文の少なくとも一部は互いに共通しており、
前記第１及び第２のパラレルテキストコーパスの前記第２の言語の文は、互いに独立である、請求項５に記載の機械翻訳装置。
【請求項１３】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、請求項１〜請求項１２のいずれかに記載の機械翻訳装置として機能させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は機械翻訳システムに関し、特に、同一の入力に対し複数の翻訳エンジンから出力される仮説の一つを選択する機械翻訳システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳（ＭＴ）とは、ある自然言語から他の自然言語にテキストを翻訳するという作業に対して、コンピュータを適用したものである。機械翻訳に対する最新のアプローチは、大規模パラレルテキストコーパス、すなわちソース言語とターゲット言語との対訳の集合を使用するというものである。こうしたアプローチは「コーパスベースの機械翻訳」と呼ばれる。
【０００３】
コーパスベースの機械翻訳において採用される主な戦略として二種類がある。第１は用例機械翻訳（ＥＢＭＴ）である。第２は統計機械翻訳（ＳＭＴ）である。
【０００４】
ＥＢＭＴは、コーパスを直接に利用する。すなわち、入力表現が与えられると、ＥＢＭＴはその入力表現に最も類似した文を持つ翻訳用例（対訳）をコーパス中から見つけ出し、その対訳中のターゲット言語の文を変形して、入力表現に対する翻訳を作り出す。
【０００５】
一方、ＳＭＴは、最初に、コーパスから翻訳のための翻訳統計的モデルを学習し、実行時には、多数の翻訳文の候補を作成し、その中から言語モデル及び統計モデルにしたがって最善の翻訳、すなわち確率的に最も確からしいものを探索する。
【０００６】
ＳＭＴの動作の枠組みは、ソース言語の文Ｓをターゲット言語の文Ｔに翻訳するという問題を、次の条件付確率の最大化問題に帰着させる。
【０００７】
【数１】
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ただしここでｐ（Ｔ）は言語モデル（ＬＭ）と呼ばれる統計的なモデルであって、ターゲット言語において各単語の出現する確率を表す。Ｔハットはソース言語の文Ｓに対する翻訳である。ｐ（Ｓ｜Ｔ）は翻訳モデル（ＴＭ）と呼ばれ、ソース言語の文Ｓからターゲット言語の文Ｔが生成される確率を表す。
【０００８】
ＬＭ及びＴＭの確率は、それぞれ単言語コーパス及びバイリンガルコーパスから自動的に学習することが可能であり、そのためのツールも普及している。そうした確率に基づき、機械翻訳で生成される全ての翻訳候補に対してスコアを計算することができる。候補の中で最も高いスコアを示した候補が翻訳出力として選択される。なお、バイリンガルコーパスが存在する場合、そのうちの一方の言語（ソース言語又はターゲット言語）の文の集まりを単言語コーパスとして用い、その言語の言語モデルの算出に使用することもできる。
【特許文献１】特開２００６−３９６１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
機械翻訳システムの性能は、単言語及びバイリンガルのトレーニングデータのサイズに依存することが知られている。例えば、アラビア語のニュースワイアのテキストの英語への翻訳に関する調査によれば、統計的言語モデルのトレーニングに使用する単言語のトレーニングデータの大きさを２倍にすると、ＢＬＥＵスコア（機械翻訳の分野で使用される、翻訳に対する客観的評価尺度であって、ＭＴの出力を参照訳と比較することにより算出されるスコア）には０．５％の改善が見られ、パラレルトレーニングデータの大きさを２倍にすると、同じく２．５％の改善が見られるとのことである。
【００１０】
これは、トレーニングデータが大きければ大きいほど、利用されるＭＴエンジンの翻訳品質が向上することを示す。しかし、トレーニングデータの量を増やせば、翻訳モデルの曖昧さのレベルも増大し、生成された多数の翻訳候補から最良の翻訳をどのように特定するかにかかる作業の複雑さも増大する。したがって、より多くの誤訳が起こりうる。
【００１１】
多数の翻訳候補から最良の翻訳をいかにして選択するかという課題に対してこれまでに提案されてきた対策のほとんどは、統計的な手法を用いている。先行技術の方法のうち、特許文献１に記載のものが最も有望であると思われる。
【００１２】
図１は特許文献１に開示された機械翻訳システム３０の全体構造を示す。図１を参照して、機械翻訳システム３０は、入力された文４０をそれぞれの仮説に翻訳する異なるＭＴエンジン７０Ａ，７０Ｂ，…，７０Ｍを含むＭＴブロック４２と、ＭＴブロック４２から出力される仮説の一つを統計モデルに基づいて選択するための選択ブロック５２と、パラレルテキストコーパス４４と、ＭＴエンジン７０Ａ，７０Ｂ，…，７０Ｍのための適切なデータを構築しトレーニングするためのトレーニングモジュール４６とを含む。
【００１３】
機械翻訳システム３０はさらに、パラレルテキストコーパス４４をＮ個のサブセットに分割し、コーパス全体からサブセットのそれぞれ一つ（１／Ｎのサブセット）を除去することによってＮ個のサブコーパス８０Ａ〜８０Ｎを生成し、サブコーパス８０Ａ〜８０Ｎにより言語モデル９０Ａ〜９０Ｎと翻訳モデル９２Ａ〜９２Ｎとをそれぞれ生成するためのＮ重クロス検定型モデル作成モジュール４８とを含む。言語モデル９０Ａ〜９０Ｎと翻訳モデル９２Ａ〜９２Ｎとは、選択モジュール５２における翻訳候補の選択の際に用いられる。
【００１４】
選択モジュール５２は、ＭＴエンジン７０Ａ，７０Ｂ，…，７０Ｍからの仮説出力の各々について、Ｎ個のセットの言語モデルと翻訳モデルとによりＮ個の統計的スコアを計算し、一つのＭＴ出力について得られた統計的スコアが別のＭＴ出力に対するものより有意に高いか否かを判定するための多重比較検定モジュール１００と、多重比較検定モジュール１００の出力に応答して、機械翻訳システム３０の出力５４として仮説の一つを選択するためのセレクタ１０２とを含む。
【００１５】
他の仮説よりスコアが有意に高い仮説が存在しない場合、セレクタ１０２はＭＴエンジン７０Ａ，７０Ｂ，…，７０Ｍ中で、予め設定された優先順位にしたがって、仮説の一つを選択する。優先順位は、ＢＬＥＵ等の適切なスコアリング手法と開発セットのコーパスとを用いて予め計算される。
【００１６】
多重比較検定モジュール１００は、仮説の有意性を計算するにあたって「クルスカル−ウォリス（Ｋｒｕｓｋａｌ−Ｗａｌｌｉｓ）のテスト」と呼ばれる、一対ごとの比較テスト手法を用いる。
【００１７】
動作において、Ｎ重クロス検定型モデル作成モジュール４８は、パラレルテキストコーパス４４から、互いに異なる１／Ｎのサブセットを除去することでＮ個のサブコーパス８０Ａ〜８０Ｎを作成する。Ｎ重クロス検定型モデル作成モジュール４８はさらに、言語モデルと翻訳モデルとのセット９０Ａと９２Ａ，９０Ｂと９２Ｂ，…を、サブコーパス８０Ａ〜８０Ｎからそれぞれ作成する。
【００１８】
トレーニングモジュール４６は、パラレルテキストコーパス４４を用い、ＭＴエンジン７０Ａ，７０Ｂ，…，７０Ｍの各々をトレーニングする。すなわち、これらのＭＴエンジンのそれぞれの仕様にあわせ、パラレルテキストコーパス４４による言語モデル及び統計モデルの作成、並びに翻訳規則の抽出を行なう。
【００１９】
入力文４０が与えられると、ＭＴエンジン７０Ａ，７０Ｂ，…，７０Ｍの各々は、これをターゲット言語に翻訳し、仮説（翻訳結果）を出力する。仮説は多重比較検定モジュール１００とセレクタ１０２とに与えられる。
【００２０】
仮説の各々について、セレクタ１０２は言語モデルと翻訳モデルとのセット９０Ａと９２Ａ，９０Ｂと９２Ｂ，…，９０Ｎと９２Ｎを用いて、スコアの組を計算する。全てのスコアを計算した後、多重比較検定モジュール１００が仮説のスコアに対してクルスカル−ウォリスのテストを適用し、ＭＴエンジンのうち、そのスコアが他のものより有意に高いものがあるか否かをチェックする。該当するものがあれば、多重比較検定モジュール１００はセレクタ１０２に制御信号を与え、セレクタ１０２が有意に高いスコアを与える仮説を選択し、これを出力５４として出力する。
【００２１】
このアプローチではトレーニングデータ（パラレルテキストコーパス４４）はサブコーパス８０Ａ〜８０Ｎにランダムに分割される。これらを使用して、統計的言語モデル９０Ａ〜９０Ｎと翻訳モデル９２Ａ〜９２Ｎとがトレーニングされる。したがって、元のコーパスに内在する曖昧さのレベルを下げることはできず、時に、望ましくない出力が得られる。
【００２２】
したがって、この発明の目的の一つは、複数の機械翻訳部で得られた翻訳候補から最良の翻訳候補を選択する機械翻訳装置であって、翻訳時の曖昧さのレベルを下げることにより、最終的な翻訳品質を改善することができる機械翻訳装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明の第１の局面に係る機械翻訳装置は、所定の第１の言語による共通の入力文に対し、各々が所定の第２の言語による翻訳候補を出力するための第１及び第２の機械翻訳手段と、第１及び第２の機械翻訳手段がそれぞれ出力する翻訳候補を受け、所定の第１の判定基準により、他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補を示す情報を出力するための第１の判定手段と、第１及び第２の機械翻訳手段がそれぞれ出力する翻訳候補を受け、第１の判定基準と異なる所定の第２の判定基準により、他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補を示す情報を出力するための第２の判定手段と、第１の判定手段及び第２の判定手段の出力に基づいて、第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のいずれかを入力に対する翻訳文として選択し出力するための選択手段とを含む。
【００２４】
第１及び第２の機械翻訳手段は、第１の言語による共通の入力文を受けて、それぞれ第２の言語による翻訳候補を出力する。第１の判定手段は、第１の判定基準により、他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補を示す情報を出力する。同様に第２の判定手段は、第２の判定基準により、他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補を示す情報を出力する。選択手段は、第１の判定手段及び第２の判定手段の出力に基づいて、第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のいずれかを入力に対する翻訳文として選択し出力する。第１及び第２の判定手段が使用する判定基準は互いに異なっており、異なる側面から翻訳候補を評価する。選択手段の選択は、これら多面的な評価に基づいて行なわれるので、翻訳候補選択時の曖昧さが低減され、選択される翻訳候補の品質が改善される。
【００２５】
好ましくは、第１の判定手段は、所定の第１の統計的モデルを用いた所定のスコアリング手法によって、第１の機械翻訳手段及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出するための第１のスコア算出手段と、第１のスコア算出手段が第１の機械翻訳手段及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補に対して算出したスコアに有意な差があるか否かを判定するための第１のスコア判定手段と、第１のスコア判定手段の判定結果により、有意な差をもって他方より優れたスコアを有していると判定された翻訳候補を示す情報を出力するための第１の翻訳候補選択手段とを含む。
【００２６】
第１のスコア算出手段は、所定のスコアリング手法によって第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出する。これらのスコアに有意な差があれば、優れたスコアを示した翻訳候補が第１の候補選択手段により選択され、選択手段の選択対象となる。他方に対し、単にスコアが高いだけではなく、有意な差をもって優れていると判定された翻訳候補が選択手段による選択対象となるので、最終的に選択される翻訳の品質も改善される。
【００２７】
より好ましくは、第２の判定手段は、第１の統計的モデルと異なる所定の第２の統計的モデルを用いた所定のスコアリング手法によって、第１の機械翻訳手段及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出するための第２のスコア算出手段と、第２のスコア算出手段が第１の機械翻訳手段及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補に対して算出したスコアに有意な差があるか否かを判定するための第２のスコア判定手段と、第２のスコア判定手段の判定結果により、有意な差をもって他方より優れたスコアを有していると判定された翻訳候補を示す情報を出力するための第２の翻訳候補選択手段とを含む。
【００２８】
第２のスコア算出手段は、第１のスコア算出手段が用いたものとは異なる統計的モデルを用いた所定のスコアリング手法によって、第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出する。これらのスコアに有意な差があれば、優れたスコアを示した翻訳候補が第２の翻訳候補選択手段により選択され、選択手段の選択対象となる。他方に対し、単にスコアが高いだけではなく、有意な差をもって優れていると判定された翻訳候補が選択手段による選択対象となるので、最終的に選択される翻訳の品質も改善される。第１のスコア算出手段でも同様の処理をしている場合、最終的に選択手段が選択する翻訳の品質が改善される可能性はさらに高くなる。
【００２９】
さらに好ましくは、機械翻訳装置は、第１及び第２の言語の対訳文からなる第１のパラレルテキストコーパスの第２の言語の文から、第２の言語の第１の統計的言語モデル群を作成するための第１の言語モデル作成手段と、第１のパラレルテキストコーパスから、第２の言語から第１の言語への第１の統計的翻訳モデル群を作成するための第１の翻訳モデル作成手段とをさらに含み、第１のスコア算出手段は、第１の統計的言語モデル群及び第１の翻訳モデル群を用いた所定のスコアリング手法によって、第１の機械翻訳手段及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出するための手段を含む。
【００３０】
機械翻訳装置は、第１及び第２の言語の対訳文からなる、第１のパラレルテキストコーパスと異なる第２のパラレルテキストコーパスの第２の言語の文から、第２の言語の第２の統計的言語モデル群を作成するための第２の言語モデル作成手段と、第２のパラレルテキストコーパスから、第２の言語から第１の言語への第２の統計的翻訳モデル群を作成するための第２の翻訳モデル作成手段とをさらに含んでもよい。第２のスコア算出手段は、第２の統計的言語モデル群及び第２の翻訳モデル群を用いた所定のスコアリング手法によって、第１の機械翻訳手段及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のスコアを算出するための手段を含む。
【００３１】
好ましくは、機械翻訳装置は、第１のパラレルテキストコーパスを学習データとして、第１の機械翻訳手段のトレーニングを行なうための手段をさらに含む。
【００３２】
第１の機械翻訳手段は、第１のパラレルテキストコーパスを学習データとしてトレーニングされる。その翻訳結果は、第１のパラレルテキストコーパスから得られた統計的モデルを用いて評価されるだけではなく、第２のパラレルテキストコーパスから得られた統計的モデルを用いても評価される。それら異なるコーパスによる異なる基準で翻訳候補の評価が行なわれるので、翻訳候補の選択の信頼性は高くなり、最終的に出力される翻訳文の品質が改善される。
【００３３】
より好ましくは、機械翻訳装置は、第２のパラレルテキストコーパスを学習データとして、第２の機械翻訳手段のトレーニングを行なうための手段をさらに含む。
【００３４】
第２の機械翻訳手段は、第２のパラレルテキストコーパスを学習データとしてトレーニングされる。その翻訳結果は、第２のパラレルテキストコーパスから得られた統計的モデルを用いて評価されるだけではなく、第１のパラレルテキストコーパスから得られた統計的モデルを用いても評価される。それら異なるコーパスによる異なる基準で翻訳候補の評価が行なわれるので、翻訳候補の選択の信頼性は高くなり、最終的に出力される翻訳文の品質が改善される。
【００３５】
さらに好ましくは、機械翻訳装置はさらに、第１及び第２の機械翻訳手段に対して付された優先順位を記憶するための優先順位記憶手段を含む。第１及び第２の判定手段はいずれも、統計的有意性をもって他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補が存在しないときには、翻訳候補を示す情報に代えて、条件を充足する翻訳候補がないことを示す情報を出力する。選択手段は、第１及び第２の判定手段の出力と、優先順位記憶手段に記憶された情報とによって、第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のいずれかを選択し出力するための手段を含む。
【００３６】
統計的有意性をもって他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補が存在しないときには、第１及び第２の判定手段は、条件を充足する翻訳候補がないことを示す情報を出力する。出力するための手段は、第１及び第２の判定手段により条件を充足する翻訳候補がないときでも、優先順位記憶手段に記憶された情報を用いてどの翻訳候補を出力するかを選択できる。予め優先順位記憶手段に所望の優先順位で第１及び第２の機械翻訳手段を登録しておくことにより、他方に対して有意な差をもって優れた品質の翻訳候補がなくても、ある程度の信頼性をもって翻訳候補を選択できる。
【００３７】
出力するための手段は、第１及び第２の判定手段の出力が一致して一方の翻訳候補を示すことに応答して、当該翻訳候補を選択するための手段と、第１及び第２の判定手段の出力が競合していることに応答して、優先順位記憶手段により決定される機械翻訳手段から出力された翻訳候補を選択するための手段と、第１及び第２の判定手段の出力の一方がある翻訳候補を示し、他方が条件を満たす翻訳候補の不在を示すことに応答して、ある翻訳候補を選択するための手段とを含んでもよい。
【００３８】
第１及び第２の判定手段の出力が一致して一方の翻訳候補を示しているときには、その翻訳候補が出力として選択される。この場合の翻訳候補の品質が高くなる可能性は極めて高い。一方の判定手段のみが、有意な差をもって他方より品質が高いと判定された翻訳候補を特定し、他方の判定手段ではそうした翻訳候補がないときには、一方において品質が高いと判定された翻訳候補が選択される。この場合には、両方の判定手段が一致した場合と比較すれば信頼性は劣るかもしれないが、従来技術と同等の信頼性を実現できる。両方の判定手段の出力が競合しているときには、優先順位記憶手段により決定される機械翻訳手段から出力された候補が選択される。この場合でも、優先順位の付け方により、ある程度の信頼性が期待できる。したがって、全体として、最終的に選択される翻訳候補の品質を高くすることができる。
【００３９】
好ましくは、第１及び第２の機械翻訳手段の各々は、入力を受けて、それぞれが第２の言語の翻訳候補を出力する複数の機械翻訳エンジンと、複数の機械翻訳エンジンの出力する翻訳候補のいずれかを、所定の判定基準にしたがって選択するための手段とを含む。
【００４０】
第１及び第２の機械翻訳手段として、それ自体、複数の機械翻訳エンジンの出力から所定の判定基準にしたがって選択した候補を選択するものを用いる。このように複数の翻訳候補から一つを選択する機構を多段式とすることにより、最終的な選択までに複数の基準による判定が行なわれることになり、出力される翻訳結果の品質を向上させることができる。
【００４１】
より好ましくは、機械翻訳装置はさらに、第１及び第２の機械翻訳手段に含まれる機械翻訳エンジンの各々に対して付された優先順位を記憶するための優先順位記憶手段を含む。第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補には、それぞれどの機械翻訳エンジンの出力かを示す情報が付されている。第１及び第２の判定手段はいずれも、統計的有意性をもって他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補が存在しないときには、翻訳候補を示す情報に代えて、条件を充足する翻訳候補がないことを示す情報を出力する。選択手段は、第１及び第２の判定手段の出力と、優先順位記憶手段に記憶された情報と、第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補に付された、どの機械翻訳エンジンの出力かを示す情報とによって、第１及び第２の機械翻訳手段の出力する翻訳候補のいずれかを選択し出力するための手段を含む。
【００４２】
統計的有意性をもって他方よりも優れた品質を有していると判定される翻訳候補が存在しないときには、第１及び第２の判定手段は、条件を充足する翻訳候補がないことを示す情報を出力する。出力するための手段は、第１及び第２の判定手段により条件を充足する翻訳候補がないときでも、優先順位記憶手段に記憶された情報を用い、どの機械翻訳エンジンにより出力された翻訳候補であるかを基準として、いずれの翻訳候補を出力するかを選択できる。予め優先順位記憶手段に所望の優先順位で第１及び第２の機械翻訳手段に使用される機械翻訳エンジンを登録しておくことにより、他方に対して有意な差をもって優れた品質の翻訳候補がなくても、ある程度の信頼性をもって翻訳候補を選択できる。
【００４３】
さらに好ましくは、第１及び第２のパラレルテキストコーパスの第１の言語の文の少なくとも一部は互いに共通しており、第１及び第２のパラレルテキストコーパスの第２の言語の文は、互いに独立である。
【００４４】
このように、第２の言語の文が互いに独立である場合、両方のコーパスは全体として同じ意味を表すが、第２の言語の文に使用されている文法、語彙、記法、第１の言語の文に対する直訳性などの点で互いに異なっている。このように異なった性格のコーパスから得た統計的モデルを双方とも用い、第１及び第２の機械翻訳手段からの翻訳候補を評価し、いずれかを選択するので、翻訳候補に対して多面的な評価を行なうことができ、最終的に選択される翻訳候補の品質の向上が期待できる。
【００４５】
本発明の第２の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを上記したいずれかの機械翻訳装置として機能させる。したがって、上記した機械翻訳装置と同様の効果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
以下の説明では、同じ部分又は装置には同じ参照符号を付す。名称と機能も同一である。したがって、それらの詳細な説明は繰返さない。以下の実施の形態は、英語から中国語への翻訳に関するものである。しかし、この発明はソース言語及びターゲット言語のどのような組合せにも適用可能である。
【００４７】
後述するように、この発明の翻訳システムは、通常は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータソフトウェアによって実現される。以下の説明では、ソフトウェア構造をブロック図の形で表す。
【００４８】
＜構成＞
図２は、この発明の一実施の形態にしたがった中国語−英語機械翻訳システム１３０の構成を示す図である。機械翻訳システム１３０は、先行技術の部分で説明した機械翻訳システム３０を拡張したものである。図２を参照して、機械翻訳システム１３０は、入力されたソース言語の文４０をターゲット言語に翻訳し、２個の仮説（翻訳候補）を出力するＭＴブロック１４０を含む。
【００４９】
ＭＴブロック１４０は２個の機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂを含み、これらはいずれも、先行技術の項で説明した機械翻訳システム３０にしたがって構成されている。この実施の形態の機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂは、それぞれ複数個のＭＴエンジンからなる同じＭＴエンジンの組合せを含む。以下で説明するように、機械翻訳装置３０Ａの言語モデル及び翻訳モデルはある特定のコーパスを用いてトレーニングされ、機械翻訳装置３０Ｂの言語モデル及び翻訳モデルは別のコーパスを用いてトレーニングされる。したがって、同一の入力文に対し、機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂの出力は一般的に異なる。
【００５０】
なお、本実施の形態では、ＭＴブロック１４０は、その出力する仮説の各々に、その仮説を出力したＭＴエンジンを特定するタグを付ける。このタグは以後の処理の全体にわたり仮説に付されている。したがって処理のどの段階でも、仮説を出力したＭＴエンジンがどれであるかを確認することができる。
【００５１】
機械翻訳システム１３０はさらに、２個のコーパス、すなわち中国語―英語パラレルテキストコーパス１４２及び１４４を含む。この実施の形態では、パラレルテキストコーパス１４４はパラレルテキストコーパス１４２の変形である。すなわち、図３を参照して、パラレルテキストコーパス１４２とパラレルテキストコーパス１４４とは、同じ英語−日本語パラレルテキストコーパス２００から生成される。英語−日本語パラレルテキストコーパス２００は多数の英文とその日本語の等価物（訳文）との対、すなわち対訳を含む。
【００５２】
テキストコーパス２００の中の英文の各々が、英語から中国語に翻訳される（２０２）。翻訳して得られた中国語をそれぞれ元の英文と対にすることで、パラレルテキストコーパス１４２が得られる。これに対し、英語−日本語パラレルテキストコーパス２００の日本語文の各々を日本語から中国語に翻訳する（２０４）。パラレルテキストコーパス２００の日本語文を、翻訳の結果得られた中国語文と置換えることで、パラレルテキストコーパス１４４が得られる。ここでは、パラレルテキストコーパス１４２と１４４とを「変形コーパス」と呼ぶ。これらは意味上は互いに等しいパラレルコーパスであるが、同じ内容を表すのに、異なる語彙、文法構造、記法、及び直訳性（英語と中国語との間の訳語の対応関係の強さ）を持ったコーパスである。
【００５３】
機械翻訳システム１３０はさらに、それぞれ機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂ内のＭＴエンジンで用いられる統計モデルをトレーニングするためのトレーニングモジュール１４６及び１４８を含む。上述の通り、機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂは各々複数個のＭＴエンジンを含む。トレーニングモジュール１４６は機械翻訳装置３０Ａ内のＭＴエンジンで用いられるモデルを、パラレルテキストコーパス１４２を用いてトレーニングし、トレーニングモジュール１４８は機械翻訳装置３０Ｂ内のＭＴエンジンで用いられるモデルを、パラレルテキストコーパス１４４を用いてトレーニングする。
【００５４】
なお、ルールベースのＭＴエンジンのように、トレーニングする必要のないものについてはこのトレーニングが行なわれないことはもちろんである。
【００５５】
さらに、機械翻訳システム１３０は、図１に示すＮ重クロス検定型モデル作成モジュール４８と同様の形態で、パラレルテキストコーパス１４２を用いて言語モデル群１５０Ａと翻訳モデル群１５２ＡとをトレーニングするためのＮ重クロス検定型モデル作成モジュール１６２と、パラレルテキストコーパス１４４を用いて言語モデル群１５０Ｂと翻訳モデル群１５２ＢとをトレーニングするためのＮ重クロス検定型モデル作成モジュール１６４とを含む。
【００５６】
なお、本実施の形態では、ＭＴブロック１４０内のＭＴエンジンを、Ｎ重クロス検定型モデル作成モジュール１６４によるトレーニングに用いるパラレルテキストコーパス１４２及び１４４を用いてトレーニングしている。しかし本発明はこのような実施の形態には限定されず、このトレーニングに、異なるコーパスを使用してもよい。
【００５７】
同じ内容でソースが異なるトレーニングコーパス１４２及び１４４を用いるため、結果として得られる言語モデル群及び翻訳モデル群は、特定の言語的側面に焦点を当てたものとなり、これらの双方で後述するように翻訳候補の品質差の有意性を検定することで、全ての変形コーパスを統合することによって得られるコーパスでトレーニングされたモデルを使用する場合と比較して、翻訳候補の選択の曖昧さを低減できる。
【００５８】
機械翻訳システム１３０はさらに、ＭＴブロック１４０で用いられるＭＴエンジンの優先順位を記憶する優先順位テーブル１５６と、仮説同士のスコアの差の有意性に基づいてＭＴブロック１４０の出力の一つを選択するための規則を記憶する規則テーブル１５８と、仮説同士のスコアの差の有意性、規則テーブル１５８に記憶された規則、及び優先順位テーブル１５６に記憶された優先順位に基づいて、ＭＴブロック１４０の出力する翻訳候補の一つを選択するための選択モジュール１５４とを含む。
【００５９】
優先順位テーブル１５６の内容は、テストセット文を用いてＭＴブロック１４０内のＭＴエンジンの出力をＢＬＥＵ又は単語誤り率等の評価基準により評価することによって準備される。ＭＴエンジンの評価が高いほど、優先順位も高くなる。
【００６０】
選択モジュール１５４は、どの仮説を選択すべきかを判断するための、変形コーパスによる検定処理モジュール１８０と、変形コーパスによる検定処理モジュール１８０の判断に応じてＭＴブロック１４０の出力の一つを出力１６０として選択するセレクタ１８２とを含む。
【００６１】
図４は、図２に示す変形コーパスによる検定処理モジュール１８０のブロック図である。図４を参照して、変形コーパスによる検定処理モジュール１８０は、パラレルテキストコーパス１４２（図２）を用いてトレーニングされたＮ個の言語モデル群１５０Ａ及びＮ個の翻訳モデル群１５２Ａを用いて、ＭＴブロック１４０の２個の出力をそれぞれスコアリングしたスコアベクトルを出力するための第１及び第２のスコアリングモジュール２２０及び２２２と、パラレルテキストコーパス１４４（図２）を用いてトレーニングされた言語モデル群１５０Ｂ及び翻訳モデル群１５２Ｂを用いて、それぞれＭＴブロック１４０の２個の出力をスコアリングし、それぞれのスコアリングベクトルを出力するための第３及び第４のスコアリングモジュール２２４及び２２６と、第１及び第２のスコアリングモジュール２２０及び２２２から出力された二つのスコアリングベクトルのいずれかが他方に対して有意に高いスコアを示しているか否かを、従来技術と同様、クルスカル−ウォリスのテストを用いてチェックし、その結果を出力するための第１の有意差検定モジュール２３０と、第３及び第４のスコアリングモジュール２２４及び２２６から出力された二つのスコアリングベクトルのいずれかが他方より有意に高いスコアを示しているか否かを同様にチェックし、その結果を出力するための第２の有意差検定モジュール２３２とを含む。有意差検定モジュール２３０及び２３２は、他方に対して有意に高いスコアを持つスコアリングベクトルがある場合には、そのベクトルに対応する翻訳候補を示す情報をテーブルルックアップモジュール２４０に与える。そうしたものがない場合には、条件を満たすものがないことを示す信号をテーブルルックアップモジュール２４０に与える。
【００６２】
なお、本実施の形態では、クルスカル−ウォリスのテストにより評価するスコアとして、仮説Ｈに対して言語モデルから算出されるスコアＬＭと、翻訳モデルによって算出されるスコアＴＭとの積を用いる。この積を、言語モデルと翻訳モデルとの組の各々について計算し、全ての組について算出された値をベクトルとすることでスコアリングベクトルを作成し、クルスカル−ウォリスのテストでの評価に用いる。
【００６３】
変形コーパスによる検定処理モジュール１８０はさらに、第１及び第２の有意差検定モジュール２３０及び２３２からの結果が、ＭＴブロック１４０の２個の出力のうち１個を明確に示しているか否かを判断し、もしそうであれば、第１及び第２の有意差検定モジュール２３０及び２３２からの結果の組合せに対応する規則テーブル１５８の適切なエントリを調べることで、どの出力を選択すべきかを判断するためのテーブルルックアップモジュール２４０と、テーブルルックアップモジュール２４０の出力２４６と優先順位テーブル１５６の内容とに基づいて、ＭＴブロック１４０の２個の出力のうち一方を決定し、セレクタ１８２（図２参照）に対しそれを特定する信号を出力するための最終選択モジュール２４２とを含む。
【００６４】
図５は規則テーブル１５８の内容の一例を示す。図５を参照して、最上段は第１の有意差検定モジュール２３０の出力に対応し、左端の列は第２の有意差検定モジュール２３２の出力に対応する。
【００６５】
規則テーブル１５８によれば、仮説は以下のシーケンスによって選択される。
【００６６】
（１）第１の有意差検定モジュール２３０からの出力値にしたがって、列を選択する。第１の有意差検定モジュール２３０の出力が第１の仮説について有意差が見出されたことを示している場合、第１の列が選択される。もし第２の仮説について有意差が見出された場合には、第２の列が選択される。出力中に有意差が見出されない場合には、第３の列が選択される。
【００６７】
（２）同様に、第２の有意差検定モジュール２３２からの出力値にしたがって行を選択する。
【００６８】
（３）選択された行と列との交差点にある枠内の内容を見る。この枠内の内容により、どの仮説を選択すべきかが示されている。もし第１及び第２の有意差検定モジュール２３０及び２３２の出力間に競合があれば、又は有意差がない場合には、枠の内容は、優先順位テーブルにしたがって決定される仮説を出力すべきことを示す。
【００６９】
＜動作＞
この実施の形態の機械翻訳システム１３０は以下のように動作する。図２を参照して、優先順位テーブル１５６、規則テーブル１５８、パラレルテキストコーパス１４２及びパラレルテキストコーパス１４４は、処理に先立って準備されているものとする。
【００７０】
機械翻訳システムには二つの動作フェーズがある。第１のフェーズはトレーニング・フェーズであって、ここではＭＴブロック１４０内のＭＴエンジンがパラレルテキストコーパス１４２及びパラレルテキストコーパス１４４を用いてトレーニングされる。第２のフェーズはアプリケーション・フェーズであって、ここでは入力文が機械翻訳システム１３０に適用され、機械翻訳システム１３０が好ましい翻訳を出力１６０として出力する。
【００７１】
−トレーニング・フェーズ
トレーニング・フェーズでは、機械翻訳システム１３０は以下のように動作する。トレーニングモジュール１４６は機械翻訳装置３０ＡのＭＴエンジンの言語モデル及び翻訳モデルをパラレルテキストコーパス１４２を用いてトレーニングする。機械翻訳装置３０Ａ内のＭＴエンジンは互いに異なる種類のものなので、同じコーパスでトレーニングされても、これらＭＴエンジンの性能は異なったものとなる。同様に、トレーニングモジュール１４８は機械翻訳装置３０Ｂ内のＭＴエンジンの言語モデル及び翻訳モデルをパラレルテキストコーパス１４４を用いてトレーニングする。
【００７２】
機械翻訳装置３０Ａ内のＭＴエンジンの組は、機械翻訳装置３０Ｂ内のものと同じである。しかし、両者は互いに異なるコーパスによってトレーニングされる。したがって、それらの性能は異なるものとなる。
【００７３】
このようにして機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂ中のＭＴエンジンのトレーニングを完了した後、所定のテストセットと所定の評価法（ＢＬＥＵなど）を用い、機械翻訳装置３０Ａ及び機械翻訳装置３０Ｂに含まれるＭＴエンジンの評価を行なう。そして、その評価のよいものから順番に高い優先順位を割当て、優先順位テーブル１５６に記憶させる。
【００７４】
さらに、Ｎ重クロス検定型モデル作成モジュール１６２により、パラレルテキストコーパス１４２を用いて、言語モデル群１５０Ａ及び翻訳モデル群１５２Ａがそれぞれトレーニングされる。同様に、Ｎ重クロス検定型モデル作成モジュール１６４により、パラレルテキストコーパス１４４を用いて、言語モデル群１５０Ｂ及び翻訳モデル群１５２Ｂがそれぞれトレーニングされる。
【００７５】
−アプリケーション・フェーズ
先行技術の項で説明したように、入力文４０が機械翻訳装置３０Ａに与えられると、機械翻訳装置３０Ａ内のＭＴエンジンがそれぞれの仮説を出力する。仮説の一つが選択モジュール５２（図１）によって選択され、機械翻訳装置３０Ａの仮説として出力される。
【００７６】
機械翻訳装置３０Ｂでも同じ手続きが行なわれ、仮説が出力される。
【００７７】
二つの仮説は、いずれも図２に示すセレクタ１８２と変形コーパスによる検定処理モジュール１８０とに与えられる。
【００７８】
図４を参照して、スコアリングモジュール２２０及び２２２は、パラレルテキストコーパス１４２（コーパスＡ）から作成された言語モデル群及び翻訳モデル群を用い、従来技術の多重比較検定モジュール１００での処理と同様に、それぞれ機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂから出力された仮説に対するスコアリングを行ない、その結果をスコアリングベクトルとして有意差検定モジュール２３０に与える。有意差検定モジュール２３０は、スコアリングモジュール２２０からのスコアリングベクトルと、スコアリングモジュール２２２からのスコアリングベクトルとの間に、有意な差があるか否かを判定し、あれば他方よりもスコアのよい仮説を示す値をテーブルルックアップモジュール２４０に与え、なければなかったことを示す値をテーブルルックアップモジュール２４０に与える。
【００７９】
同様に、スコアリングモジュール２２４及び２２６は、パラレルテキストコーパス１４４（コーパスＢ）から作成された言語モデル群及び翻訳モデル群を用い、それぞれ機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂから出力された仮説に対するスコアリングを行ない、その結果をそれぞれスコアリングベクトルとして有意差検定モジュール２３２に与える。有意差検定モジュール２３２は、スコアリングモジュール２２４からのスコアリングベクトルと、スコアリングモジュール２２６からのスコアリングベクトルとの間で、有意な差があるか否かを判定し、あれば他方よりもスコアのよい仮説を示す値をテーブルルックアップモジュール２４０に与え、なければなかったことを示す値をテーブルルックアップモジュール２４０に与える。
【００８０】
テーブルルックアップモジュール２４０は、有意差検定モジュール２３０から与えられた値と、有意差検定モジュール２３２から与えられた値との組合せに対応する枠を規則テーブル１５８で見つけ、その内容を読出す。テーブルルックアップモジュール２４０は、もしも読出した内容が「１番目」であれば機械翻訳装置３０Ａの出力する仮説を選択することを決め、最終選択モジュール２４２への信号２４６を第１の値とする。読出した内容が「２番目」であれば機械翻訳装置３０Ｂの出力する仮説を選択することを決め、最終選択モジュール２４２への信号２４６の値を第１の値と異なる第２の値とする。読出した内容が「優先順位による」であれば、信号２４６の値を第１及び第２のいずれの値とも異なる所定の第３の値とする。
【００８１】
最終選択モジュール２４２は、信号２４６の値が第１又は第２の値であれば、信号２４６をそのままセレクタ１８２に対して出力する。信号２４６の値が第３の値であれば、最終選択モジュール２４２は、優先順位テーブル１５６を参照し、有意差検定モジュール２３０によって選択された仮説を出力した翻訳エンジン（図２の機械翻訳装置３０Ａ内）と、有意差検定モジュール２３２によって選択された仮説を出力した翻訳エンジン（図２の機械翻訳装置３０Ｂ内）とのいずれかを、優先順位テーブル１５６中の優先順位にしたがって選択し、それらを含む機械翻訳装置を示す信号をセレクタ１８２に与える。
【００８２】
図２を参照して、セレクタ１８２は、変形コーパスによる検定処理モジュール１８０の最終選択モジュール２４２から与えられた信号にしたがい、機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂの出力する仮説のいずれかを選択し、出力１６０として出力する。
【００８３】
本実施の形態に係る機械翻訳システム１３０では、一つの英日パラレルテキストコーパスから、性格の異なる二つの中英パラレルテキストコーパスを作成する。この場合の「性格」とは、直訳性（翻訳が元の文に忠実に訳しているか、意訳しているかの別）、訳文の文法的傾向及び語彙の相違、記法の相違など、コーパス内の文の文法的な種々の局面における相違をいう。例えば直訳性が高い文が多いコーパスを用いてトレーニングされたモデルを使用した機械翻訳では、得られる訳文は自然な訳文ではないかも知れないが、全くの誤りというわけではないことが多い。一方直訳性が低く、主に意訳がされた文が多いコーパスを用いてトレーニングされたモデルを使用した機械翻訳では、非常に自然な訳文が得られる場合もあるが、誤るときには全く誤った訳文しか得られないことが多い。
【００８４】
特に本実施の形態では、図３の参照符号２０２に示されるように、英語から中国語に訳した場合には元の英語の構造が比較的よく保たれている一方、参照符号２０４に示されるように日本語から中国語に訳した場合には、日本語の表現が中国語の翻訳に反映され、元の英語の構造とは異なった中国語訳が得られる傾向が高い。したがって、図３に示すパラレルテキストコーパス１４２及び１４４は、上記した「性格」が互いに異なるコーパスとなる。
【００８５】
本実施の形態では、機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂ内で従来技術で説明したように、それぞれのコーパスを使用して得られた訳文の内で、他の訳文よりもよいスコアを示したものが選ばれる。しかし、これだけでは、単独のコーパスによる評価でしかない。一方、ＭＴブロック１４０から出力される仮説のうち、いずれを選択するかが選択モジュール１５４で改めて決定される。ここでの評価は、一方のコーパスから得られたモデルだけではなく、両方のコーパスから得られたモデルを用いて行なう。すなわち、全体としては同じ意味を表すコーパスではあるが、訳文の表現の性格が大きく異なる二つのコーパスから得られたモデルによって、互いに異なる側面から仮説の評価が行なわれる。
【００８６】
その評価結果にしたがい、いずれの側面から評価しても他方よりもスコアが有意に高い仮説があれば、その仮説が選択される。この場合の仮説の品質は非常に高くなることが期待できる。一方の評価では有意性が確認できたが他方の評価では有意性が確認できなかった場合には、一方の評価のみで有意性が確認できた仮説が選択される。この場合には、仮説の信頼性はやや低くなるものの、ある程度の信頼性が期待できる。そうした仮説が存在しない場合（評価結果が互いに競合・矛盾する場合、又は有意性がいずれについても確認できなかった場合）には、予めテストセットを用いて行なわれた評価結果にしたがい、好ましい結果が得られると判断されたＭＴエンジンによる仮説が選択される。この場合、翻訳候補の評価をその選択に使用することはできないが、より一般的な評価基準（すなわち翻訳に使用された翻訳エンジンの一般的な優劣に関する情報）によって仮説が選択されるので、その結果についても、ある程度の信頼性があることが期待できる。
【００８７】
すなわち、本実施の形態では、性格の異なるコーパスを用いて仮説を評価し、その結果を総合して仮説を選択する。そのため、特許文献１に記載のシステムのように何らかの基準を設定せずに同一のコーパスを分割し、それらコーパスから得たモデルで仮説を評価する場合と比較して、得られた結果はより信頼性が高くなると思われる。実際、後述するように、本実施の形態のシステム構成に準拠して行なった実験では、よい結果が得られている。
【００８８】
＜実験結果＞
図６に、上記した実施の形態の構成を用いて行なった実験の結果を示す。実験では、７種類のＭＴエンジンを使用した。これらＭＴエンジンは、４種類のＳＭＴ（ＭＴ１〜ＭＴ４）と、３種類のＥＢＭＴ（ＭＴ５〜ＭＴ７）とを含む。使用したコーパスは、出願人において作成した、ＢＴＥＣと呼ばれる、旅行ドメインでの会話の英日コーパスである。この中の英日パラレルテキストコーパスに基づき、図３に示す方法とは異なり、英語文のみを取出し、独立に中国語への翻訳を２回行なうことにより、二つの中英パラレルテキストコーパスを得た。ここでは、便宜的に一方をオリジナルコーパス、他方を変形コーパスと呼び、それぞれＢＴＥＣ（Ｏ）及びＢＴＥＣ（Ｖ）で表す。また、ＢＴＥＣ（Ｏ）又はＢＴＥＣ（Ｖ）によりトレーニングしたＭＴにもそれぞれ（Ｏ）又は（Ｖ）を付して表す。
【００８９】
図６において、左端の欄が「ＳＭＴ」及び「ＥＢＭＴ」となっている７行の各々は、図２に示すＭＴブロック１４０内の機械翻訳装置３０Ａ及び機械翻訳装置３０Ｂとして、それぞれただ一つのＭＴエンジンを使用し、機械翻訳システム１３０を構成した場合のＢＬＥＵスコアと、ＢＴＥＣ（Ｏ）及びＢＴＥＣ（Ｖ）をマージして得られたコーパスを用いてトレーニングした同じＭＴエンジンによるＢＬＥＵスコアからのその改善率とを示す。なおこの場合、機械翻訳装置３０Ａ又は３０Ｂ内部での仮説の選択は不要であるから、行なっていない。
【００９０】
例えば、ＭＴ１（Ｏ）からの仮説と、ＭＴ１（Ｖ）からの仮説とのいずれかを、ＢＴＥＣ（Ｏ）及びＢＴＥＣ（Ｖ）から得た言語モデル及び翻訳モデルを用いて相互に検定した結果を用いると、ＢＬＥＵスコアは０．５０１０となった。これは、ＢＴＥＣ（Ｏ）とＢＴＥＣ（Ｖ）とをマージしたものを用いた場合と比較して３．８パーセントの改善を示す値である。
【００９１】
図６から分かるように、ＭＴ１〜ＭＴ７のいずれの場合にも、本発明の実施の形態によって得たＢＬＥＵスコアの方が、比較例よりもよい値となっている。これにより、本発明の有効性は十分に示されている。
【００９２】
図６の最下行には、機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂの各々において、ＭＴ１〜ＭＴ７までを全て同時に用いて得た結果を示す。機械翻訳装置３０Ａの各ＭＴエンジンはＢＴＥＣ（Ｏ）を用いてトレーニングし、機械翻訳装置３０Ｂの各ＭＴエンジンはＢＴＥＣ（Ｖ）を用いてトレーニングした。
【００９３】
その結果は図６の最下行右側に示されているように、ＢＬＥＵスコア０．５７６５となった。この結果は、ＭＴ１〜ＭＴ７をそれぞれ単独で使用した場合と同様、かなり高い数値となっている。ＢＴＥＣ（Ｏ）とＢＴＥＣ（Ｖ）とをマージしたコーパスを使用した場合よりも、ＢＬＥＵスコアは４．２％の改善を示した。
【００９４】
＜コンピュータによる実現＞
既に述べたように、この実施の形態の機械翻訳システム１３０は、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェアにより実行されるコンピュータプログラムと、コンピュータハードウェアに格納されるコーパス、言語モデル、翻訳モデルなどのデータとにより実現される。図７はこのコンピュータシステム３３０の外観を示し、図８はコンピュータシステム３３０の内部構成を示す。
【００９５】
図７を参照して、このコンピュータシステム３３０は、メモリポート３５２及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）ドライブ３５０を有するコンピュータ３４０と、キーボード３４６と、マウス３４８と、モニタ３４２とを含む。
【００９６】
図８を参照して、コンピュータ３４０は、メモリポート３５２及びＤＶＤドライブ３５０に加えて、ＣＰＵ（中央処理装置）３５６と、ＣＰＵ３５６、メモリポート３５２及びＤＶＤドライブ３５０に接続されたバス３６６と、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）３５８と、バス３６６に接続され、プログラム命令、システムプログラム、及び作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３６０とを含む。
【００９７】
ここでは示さないが、コンピュータ３４０はさらにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。
【００９８】
コンピュータシステム３３０に機械翻訳システム１３０としての動作を行なわせるためのコンピュータプログラムは、ＤＶＤドライブ３５０又はメモリポート３５２にそれぞれ装着されるＤＶＤ３６２又は携帯型メモリ３６４に記憶され、さらにハードディスク３５４に転送される。又は、プログラムは図示しないネットワークを通じてコンピュータ３４０に送信されハードディスク３５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ３６０にロードされる。ＤＶＤ３６２から、携帯型メモリ３６４から、又はネットワークを介して、直接にＲＡＭ３６０にプログラムをロードしてもよい。
【００９９】
このプログラムは、コンピュータ３４０にこの実施の形態に係る機械翻訳システム１３０として動作を行なわせる複数の命令を含む。この動作を行なわせるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ３４０上で動作するオペレーティングシステム（ＯＳ）もしくはサードパーティのプログラム、又はコンピュータ３４０にインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。したがって、このプログラムはこの実施の形態のシステム及び方法を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令のうち、所望の結果が得られるように制御されたやり方で、コンピュータ３４０内で利用可能な適切な機能又は「ツール」を呼出すことにより、上記した機械翻訳システム１３０としての動作を実行する命令のみを含んでいればよい。コンピュータシステム３３０の動作は周知であるので、ここでは繰返さない。
【０１００】
＜可能な変形例＞
なお、上記した実施の形態では、ＭＴブロック１４０が含む機械翻訳装置は機械翻訳装置３０Ａ及び３０Ｂの二つであった。しかし、本発明はそのような実施の形態に限定されるわけではない。ＭＴブロック１４０には３個以上の機械翻訳装置を設けるようにしてもよい。その場合、図４に示す変形コーパスによる検定処理モジュール１８０における比較を、上記した実施の形態での方式をそのまま用いて行なうことはできない。しかし、機械翻訳装置の任意の二つの組合せの全てについて、上記した変形コーパスによる検定処理モジュール１８０における処理を行ない、それらの処理で各仮説が選択された回数の合計で仮説の選択を行なうようにすれば、プログラムでの実現はループが二重になるだけで比較的簡単である。
【０１０１】
さらに、上記実施の形態では、選択モジュール１５４で使用する変形コーパスを、ＭＴブロック１４０内の各ＭＴエンジンのトレーニングにも使用している。このようにすると、ＭＴブロック１４０から出力される仮説は、それぞれ一方のコーパスの性格を強く反映したものとなる。そのために、翻訳結果は互いにかなり異なることが予想され、選択モジュール１５４での判定で有意な差が生じることが多いと思われる。しかし、本発明はそのような実施の形態には限定されない。ＭＴブロック１４０をトレーニングするためのコーパスと、選択モジュール１５４での判定に使用するコーパスとは全く別のものであってもよい。ただし、ＭＴブロック１４０をトレーニングするコーパスのうち、例えば機械翻訳装置３０Ａのためのものと、機械翻訳装置３０Ｂのためのものとは、前述したとおり性格が異なっていることが必要であり、また選択モジュール１５４での判定に用いるコーパスも、互いに性格が異なっていることが必要である。
【０１０２】
上記したことから明らかなように、ＭＴブロック１４０内のＭＴエンジンをトレーニングするためのコーパスの数と、選択モジュール１５４での評価に用いるコーパスの数とは、互いに一致する必要はない。本実施の形態では、使用可能なコーパスに制限があるため、両者を共通のものにしたが、両者に全く別の数のコーパスを使用するようにしてもよい。
【０１０３】
さらに、上記した実施の形態では、パラレルテキストコーパス１４２及び１４４として、英語文を共通とし、中国文が異なる中英コーパスを用いた。すなわち、英語文が両者において一致している。このようなコーパスを用いると、コーパスによってカバーされるドメインがほぼ一致する。したがって、ＭＴブロック１４０から出力される翻訳は、コーパスの性格を明確に反映したものとなる可能性が高い。したがって、選択モジュール１５４で行なわれる、種々の側面からの評価が有意義なものとなると思われる。
【０１０４】
しかし本発明はこのように対訳文の一方が一致している一組のコーパスを用いたものに限定されるわけではない。言語の組合せが互いに同一で、かつ性格の異なるようなパラレルテキストコーパスであれば、どのような組合せのものを用いても、あるコーパスを単独で使用する場合と比較して評価の側面が多様になり、最終的に得られる結果もよりよいものとなることが期待できる。
【０１０５】
なお、上記した実施の形態では、仮説のスコアについて、言語モデル群及び翻訳モデル群の双方を用いて算出している。しかし本発明はそのような実施の形態には限定されない。例えば言語モデル群のみ、又は翻訳モデル群のみを使用して仮説のスコアを算出するようにしてもよい。
【０１０６】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】従来技術による機械翻訳システム３０のブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態に係る機械翻訳システム１３０の構成を示す図である。
【図３】本発明の一実施の形態において使用されるパラレルテキストコーパス１４２及び１４４が作成される過程の例を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施の形態に係る機械翻訳システム１３０内の変形コーパスによる検定処理モジュール１８０の構成の詳細を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施の形態に係る機械翻訳システム１３０で使用される規則テーブル１５８の構成の詳細を表形式で示す図である。
【図６】本発明の一実施の形態に係る機械翻訳システム１３０によって得られる翻訳文に対する評価の改善を表形式で示す図である。
【図７】機械翻訳システム１３０を実現するためのコンピュータシステムの正面図である。
【図８】図７に示すコンピュータシステム３３０の内部構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１０８】
３０，１３０  機械翻訳システム
３０Ａ，３０Ｂ  機械翻訳装置
１４０  ＭＴブロック
１４２，１４４  パラレルテキストコーパス
１５６  優先順位テーブル
１５８  規則テーブル
１８０  変形コーパスによる検定処理モジュール
２２０，２２２，２２４，２２６  スコアリングモジュール
２３０，２３２  有意差検定モジュール
【図１】
2007323476.tif 000004
【図２】
2007323476.tif 000005
【図３】
2007323476.tif 000006
【図４】
2007323476.tif 000007
【図５】
2007323476.tif 000008
【図６】
2007323476.tif 000009
【図７】
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【図８】
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